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跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算

umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。 , tsne seurat 包中`DimPlot`函数一行代码绘制umap图 DimPlot(pbmc, group.by = c("labels"),reduction = "umap") 二 ggplot2 绘制umap图 2.1 查看绘制umap的数据 可以先str(pbmc),然后找需要的数据 。 umap图所需的数据就是每个cell的坐标以及cluster或者celltype信息,然后绘制点图 umap = pbmc@reductions$umap@cell.embeddings %>% #坐标信息 三 ggplot2-umap-调整 3.1 调整umap图 - theme 主题的调整比较简单,去掉网格线,坐标轴和背景色即可 p2 <- p + theme(panel.grid.major

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在原有的UMAP上标注RNA velocity

ldat <- ReadVelocity(file = test.loom") emat <- ldat$spliced nmat <- ldat$unspliced 2.提取原有的用seurat做的UMAP emb <- seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings # Estimate the cell-cell distances cell.dist <- as.dist(1-armaCor(t(seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings))) 3.将RNA velocity的细胞的名字改成原有的seurat fit.quantile=fit.quantile, n.cores=24) 5.提取原seurat对象的UMAP <- as.list(ggplot_build(gg)$data[[1]]$colour) names(colors) <- rownames(emb) 6.将velocity画在原有的seurat的UMAP

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    R语言实现UMAP降维模型

    UMAP算法被认为是与t-SNE相似的原理,都是将高维概率分布映射到低维空间的算法,从而做到降维的效果。主要基于流形理论和拓扑算法的理论,对高维数据进行降维,从而形成其他分类模型的输入特征。 那么,怎么把这两者结合起来构成我们的UMAP呢,其实很简单,就是基于高维的流形结构特征,将其中各个点之间的位置关系进行确定,从而构造高维的数据分布结构。 接下来我么看下在R语言是如何实现UMAP的算法的。首先就是安装umap包,具体的就是install.packages(“umap”)。 umap_learn_args:这个参数就牛了,他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。 那么介绍这么参数,怎么取自定义呢。 我们再看下核心训练函数umap。 ? 其中主要的就是method参数,有两个:naïve纯R语言编写;umap-learn需要调用python包。

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    使用UMAP进行降维和可视化

    UMAP是一个开源的Python库,可以帮助可视化降维。 在本文中,我们将探讨UMAP提供的一些功能。 让我们开始… 安装所需的库 我们将首先使用pip安装UMAP库。 pip install umap-learn 进口所需的库 在这一步中,我们将导入加载数据集和可视化降维所需的库。 import umap from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import 5b5891f01b52ae26ad8cb9755ec93672f49328a8/data/penguins_size.csv") penguins.head() 加载数据集后,我们将开始删除空值,并使用UMAP projection of the Penguin dataset', fontsize=24) 只需要以上几步,我们就可以绘制出降维的图形,也可以尝试使用不同的数据集进行降维并使用UMAP绘图。

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    让Single cell UMAP注释支棱起来

    分享是一种态度 最近在画UMAP的时候发现有的时候细胞亚群的注释与点重合颜色上不是很搭配,同事提出让注释“支棱”起来,首先想到的是ggforce中的geom_mark_ellipse,实践中遇到一些问题 library(ggforce) ##InstallData("pbmc3k") data("pbmc3k") points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap 对每一个cluster计算一个尽量小的置信椭圆 用置信椭圆上的点来画geom_mark_ellipse points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap

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    UMAP的初步了解及与t-SNE的比较

    例如,UMAP可以在3min之内处理完784维,70000点的MNIST数据集,但是t-SNE则需要45min。此外,UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构,这可以归因于UMAP强大的理论基础。 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。 UMAP参数 UMAP中两个最常用的参数:n_neighbors 和min_dist,它们可有效地用于控制最终结果中局部结构和全局结构之间的平衡。 ? 它有效地控制了UMAP局部结构与全局结构的平衡,数据较小时,UMAP会更加关注局部结构,数据较大时,UMAP会趋向于代表大图结构,丢掉一些细节。 第二个参数是min_dist,点之间的最小距离。 UMAP无法分离两个嵌套的群集,尤其是在维数较高时。 ? UMAP在初始图形构造中局部距离的使用可以解释该算法无法处理情况的原因。

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    umap图上面叠加基因表达量

    其实在教程:为什么CD4阳性T细胞并不是表达CD4最多的,分享过这个技巧,不过标题不够醒目,所以大家很难记忆它,换个马甲再来一次, 这次很明确的告诉你是在在umap图上面叠加基因表达量。 就是为了回答交流群小伙伴的提问: 这个umap里面,叠加了FeaturePlot看一个基因表达信息。 ",label = TRUE) unique(Idents(sce)) sce$celltype = Idents(sce) # 2.单细胞分析基本流程 ---- # 主要是拿到 tSNE和Umap TRUE) sce <- RunUMAP(object = sce, dims = 1:15, do.fast = TRUE) DimPlot(object = sce, reduction = "<em>umap</em> ',label = T,repel = T, group.by = 'celltype') pos=sce.all@reductions$<em>umap</em>@cell.embeddings

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    UMAP降维算法原理详解和应用示例

    (UMAP) 如何工作的? 分析 UMAP 名称 让我们从剖析 UMAP 名称开始,这将使我们对算法应该做什么有一个大致的了解。 上面对算法的描述可能会对我们理解它的原理有一点帮助,但是对于UMAP是如何实现的仍然没有说清楚。为了回答“如何”的问题,让我们分析UMAP执行的各个步骤。 UMAP的工作现在完成了,我们得到了一个数组,其中包含了指定的低维空间中每个数据点的坐标。 Python中使用UMAP 上面我们已经介绍UMAP的知识点,现在我们在Python中进行实践。 我们将使用 UMAP 将维数从 64 降到 3。我已经列出了 UMAP 中可用的每个超参数,并简要说明了它们的作用。 监督的UMAP 正如本文开头所提到的,我们还可以以监督的方式使用UMAP来帮助减少数据的维数。

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    跟SCI学Pseudotime 2 | 将拟时序分析结果映射到 umap

    偶然见到一张将拟时序分析的结果映射到umap中的图(https://www.jianshu.com/p/e2f0dc8a485c),想了下只需要获取 时序分析的结果 + umap的位置信息 ,使用ggplot2 记不住的可以多使用 str 函数查看 library(monocle) library(Seurat) library(ggplot2) #载入数据 load("HSMM_anno.RData") #查看umap 的位置信息 head(pbmc@reductions$umap@cell.embeddings) #查看cell的Pseudotime 信息 head(HSMM@phenoData@data) 1.2 结合Pseudotime 和 umap 将Pseudotime信息添加到pbmc的meta.data中 pbmc@meta.data$Pseudotime <- HSMM@phenoData@data $Pseudotime head(pbmc@meta.data) 二 Pseudotime映射到umap 2.1 划分Pseudotime 考虑到Pseudotime是连续型的 ,绘制到umap上颜色类型太多了

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    你到底想要什么样的umaptsne图?

    随着生物学背景知识的增加,单细胞图谱的可视化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函数直接绘制的umap/tsne图往往很难达到要求了,这就要求我们提高绘图技能。 + geom_point() umap ? 好奇的我们来看一下umap这个图都有什么: head(umap$data) umap$theme umap$layers umap$scales umap$mapping umap$coordinates umap$facet umap$plot_env umap$labels 然后,我们请出ggforce这个包,看看第一次的惊喜。 umap + facet_zoom(xlim = c(-15, -10), ylim = c(0, 2.5)) ?

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    Seurat4.0系列教程17:Mixscape

    label = F, pt.size = 0.2, reduction = "umap", repel = T) + ggtitle("Cell Cycle Phase") + ylab ("UMAP 2") + xlab("UMAP 1") + custom_theme p3 <- DimPlot( object = eccite, group.by = 'crispr ', pt.size = 0.2, reduction = "<em>umap</em>", split.by = "crispr", ncol = 1, cols = c("grey39" ,"goldenrod3")) + ggtitle("Perturbation Status") + ylab("UMAP 2") + xlab("UMAP 1") + custom_theme 2") + xlab("UMAP 1") + custom_theme # Visualize plots.

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    scVelo

    3.umap坐标文件的细胞名字更改 umap.head() ? umap[["Unnamed: 0"]]=umap[["Unnamed: 0"]].replace({"_1":""},regex=True) umap = umap.rename(columns = 剪切速率文件取交集 sample_one = sample_one[np.isin(sample_one.obs.index,sample_obs["x"])] sample_one.obs.head() #对UMAP ) #order cell_clusters = sample_one_index.merge(cell_clusters,on="Cell ID") cell_clusters.head() 四.将umap 坐标与cluster信息加入sample_one #将umap信息加入sample_one umap_ordered = umap_ordered.iloc[:,1:] sample_one.obsm[

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    scRNA-seq Clustering(二)

    ) (https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/index.html)技术。 在这里,我们将继续使用UMAP方法(https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/how_umap_works.html) 来可视化分群。 ## Calculation of UMAP ## DO NOT RUN (calculated in the last lesson) # seurat_integrated <- RunUMAP( 你的UMAP图与上面的相比怎么样? 与课程中的图像相比,簇的外观可能存在一些变化。特别是,您可能会看到分群标签的不同之处。这主要是软件包版本(主要是Seurat依赖项)稍有不同造成的不幸结果。 "integrated_snn_res.0.8" # Plot the UMAP DimPlot(seurat_integrated, reduction = "umap",

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    RUNX1在B前体急性白血病细胞中的过表达(readMM函数活学活用)

    ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p1.compare ggsave(plot=p1.compare,filename=".. /picture/2_PCA_UMAP_TSNE/Before_inter_1.pdf") DimPlot(sce, reduction = "umap", # pca, umap, ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p2.compare ggsave(plot=p2.compare,filename=".. ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p5.compare ggsave(plot=p5.compare,filename=".. /picture/2_PCA_UMAP_TSNE/cluster_tree_by_CCA.pdf", width = 10, height = 8) #umap可视化 cluster_umap <-

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    scRNA-seq Clustering quality control(二)

    图中显示带有标记的群集的UMAP图,后面跟着预期的不同细胞类型。 DimPlot(object = seurat_integrated, reduction = "umap", label = TRUE) + NoLegend() Seurat的FeaturePlot()函数使我们可以轻松地在UMAP可视化基础上探索已知标记。让我们仔细研究群集的类型。 Macrophages FeaturePlot(seurat_integrated, reduction = "umap", features = c 为了给我们选择PC提供信息,我们可以查看与UMAP图重叠的PC基因的表达,并确定我们的细胞群体是否被包括在内的PC分开。

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    学徒单细胞作业:敲除Dnmt1基因对小鼠肺部发育的影响

    ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p1.compare ggsave(plot=p1.compare,filename=".. /picture/2_PCA_UMAP_TSNE/Before_inter_1.pdf") DimPlot(sce, reduction = "umap", # pca, umap, ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p2.compare ggsave(plot=p2.compare,filename=".. ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP") ) p5.compare ggsave(plot=p5.compare,filename=".. = "CCA_snn_res.0.01", label = T) & NoAxes(), DimPlot(sce, reduction = "umap"

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    cytofWorkflow之聚类分群(四)

    然后看看不同细胞亚群的空间分布情况 我们这里采用t-SNE/UMAP 两个方法来可视化,代码如下: # 节约计算资源 # run t-SNE/UMAP on at most 500/1000 cells sample set.seed(1234) sce <- runDR(sce, "TSNE", cells = 1e3, features = "type") sce <- runDR(sce, "UMAP ", cells = 1e3, features = "type") # plotDR(sce, "UMAP", color_by = "CD4") library(ggplot2) p1 <- plotDR ", color_by = "meta20"), plotDR(sce, "UMAP", color_by = "meta8")) plotAbundances(sce, k = 但是UMAP呢,不同亚群的细胞距离被拉开了,更加突出了亚群与亚群之间的差异。 ? 这个时候就完全是看个人爱好来进行展示了! 然后看看两个分组的细胞亚群差异 跟单细胞转录组类似的可视化方式: ?

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    细分亚群后需要使用harmony去除样品差异

    "tsne",label=T) sce <- RunUMAP(object = sce, dims = 1:15, do.fast = TRUE) DimPlot(sce,reduction = "<em>umap</em> ",label=T) head(sce@meta.data) DimPlot(sce,reduction = "<em>umap</em>",label=T,group.by = 'orig.ident') sce _0.1.pdf') DimPlot(sce,reduction = "<em>umap</em>",label=T, group.by = 'orig.ident') ggsave(filename 如下所示: 每个亚群都是各自的病人特异umap 而且常见fibo相关的基因都不特征性表达: 亚群并不是fibo的戏份 这个时候根本就没办法对这些细胞亚群进行生物学命名。 ", group.by = "orig.ident")+NoAxes()+ggtitle("UMAP"), DimPlot(seuratObj, reduction

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    拟南芥根系单细胞亚群类型鉴定

    RunTSNE(seob, # 使用多少个PC,如果使用的是 SCTransform 建议多一些 dims = 1:30) ## UMAP ", # pca, umap, tsne group.by = "orig.ident", label = F) p1 + p2 + p3 + ", # pca, umap, tsne #group.by = "sample", label = F) # 检查连续型协变量:线粒体比例 # FeaturePlot (seob, # reduction = "umap", # pca, umap, tsne # features = "percent.mt") # ", # pca, umap, tsne group.by = "seurat_clusters", label = T) p1 + p2 +

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    scRNA-seq Clustering quality control

    我们可以使用UMAP可视化每个样本的每个群集的细胞: # UMAP of cells in each cluster by sampleDimPlot(seurat_integrated, 按各种无意义的变异源进行的群集分离 接下来,我们将探索其他指标,例如每个细胞的UMI和基因数量,S期和G2M期标记,以及通过UMAP进行的线粒体基因表达。 要可视化此信息,我们需要提取细胞的UMAP坐标信息及其对应的分数,以便通过UMAP查看每个PC。 首先,我们确定要从Seurat对象提取的信息,然后,可以使用 FetchData() 函数提取它。 我们可以对UMAP做同样的事情: # Extract the UMAP coordinates for the first 10 cells seurat_integrated@reductions$umap 在下面的UMAP图中,细胞根据各自主成分的PC得分进行着色。

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